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Grundlagen der Datenmodellierung

  • Steffen Stock

Zusammenfassung

Unter Datenmodellierung wird der Prozess verstanden, der sicherstellen soll, dass eine Datenbasis zu jedem Zeitpunkt ein korrektes Abbild der zu beschreibenden Realität wiedergibt. Die Erstellung einer Datenbasis erfolgt zu einem bestimmten Zweck, weshalb die Datenbasis nur diejenigen Daten enthält, die zur Zweckerfüllung dienen. Es wird „... eine zweckdienliche Abstraktion der realen Verhältnisse...“5 vorgenommen. Somit wird in der Datenbasis ein Ausschnitt der Realität abgebildet. Die Abstraktion und der Ausschnitt der Realität defmieren die sog. Diskurswelt. Bei der Datenmodellierung wird ein sog. Schema der Diskurswelt ermittelt. Bei diesem Schema handelt es sich daher um die Erfassung allgemeiner Gesetzmäßigkeiten, die für die Diskurswelt immer gelten. Eine formale Beschreibung des Schemas, z. B. in Form eines Diagramms oder einer Datenstruktur, wird als Modell bzw. Datenmodell der Diskurswelt bezeichnet. Ein Datenmodell ist somit die strukturierte Darstellung der Daten der Diskurswelt mit einem formalen Beschreibungsmittel.6

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Literatur

  1. 5.
    Lockemann/Radermacher (1990), S. 4 (mit einer vom Original abweichenden Formatierung).Google Scholar
  2. 6.
    Vgl. Lockemann/Radermacher (1990), S. 3 f.; Maier (1998), S. 130 sowie Heinrich (1993), S. 226. ’ Hansen (1996), S. 6 (mit einer vom Original abweichenden Formatierung).Google Scholar
  3. 12.
    Vgl. Lockemann/Radermacher (1990), S. 5 sowie Zehnder (1998), S. 118.Google Scholar
  4. 16.
    Somit entspricht der Vorschlag des ANSI-SPARC-Komitees der rechten Seite der Abb. 1. Hierbei ist zu beachten, dass das ANSI-SPARC-Komitee das logische Schema aus Abb. 1 als konzeptionelles Schema bezeichnet. In der Literatur stellen nur wenige Autoren explizit die Notwendigkeit eines Vier-Schemata-Konzepts heraus. Vgl. Kent (1980), S. 11; Lockemann/Radermacher (1990), S. 5; Sato (1991), S. 199 sowie Zehnder (1998), S. 118. Einige Autoren sprechen zwar von einem Drei-Schemata-Konzept, jedoch stellen sie meistens die Notwendigkeit der Unterscheidung zwischen konzeptionellem und logischem Schema heraus. Dies ist einer Forderung nach einem Vier-Schemata-Konzept gleichzusetzen. Vgl. Schlageter/Stucky (1983), S. 26 ff.; Knolmayer/Myrach (1990), S. 90; Schwinn (1992), S. 14 ff.; Hald/Nevermann (1995), S. 5 ff.; Zehnder (1998), S. 279 ff. sowie Vossen (2000), S. 23 ff.Google Scholar
  5. 23.
    In der Literatur wird häufig nicht exakt zwischen Entitäten und Entitätsmengen unterschieden und der Begriff Entität für Entitätsmengen verwendet. Vgl. Hald/Nevermann (1995), S. 11.Google Scholar
  6. 27.
    Bei der Notation der Kardinalitäten gibt es einige Varianten. Weitere Notationen und Erläuterungen zu den Zusammenhängen zwischen den einzelnen Notationsformen finden sich u. a. bei Schlageter/Stucky (1983), S. 50 ff.; Hald/Nevermann (1995), S. 11 ff.; Meier (1998), S. 18 f.; Zehnder (1998), S. 65 f.; Matthiessen/Unterstein (2000), S. 92 sowie Heuer/Saake (2000), S. 70 f.Google Scholar
  7. 30.
    Die optionale Beziehung wird auch als „partielle Beteiligung“ bezeichnet. Vgl. Stickel (1992), S. 81.Google Scholar
  8. 31.
    Die zwingende Beziehung wird auch als „totale Beteiligung“ (vgl. Sockel (1992), S. 81) oder „obligatorische Mitgliedschaft” (vgl. Sauer (1998), S. 234) bezeichnet.Google Scholar
  9. 32.
    Vgl. Elmasri/Navathe (2000), S. 64 sowie Heuer/Saake (2000), S. 72.Google Scholar
  10. 33.
    In einer Variante des Entity-Relationship-Modells wird der Minimalwert in der Weise berücksichtigt, dass die optionalen Beziehungen zusätzlich durch einen kleinen Kreis an der Verbindungslinie gekennzeichnet sind und bei der zwingenden Beziehung dies unterbleibt. Jedoch besteht hierbei keine explizite Möglichkeit, min 1 anzugeben. Vgl. Schlageter/Stucky (1983), S. 53; Sauer (1998), S. 232 f.; Heuer/Saake (2000), S. 68 ff. sowie Elmasri/Navathe (2000), S. 56 ff.Google Scholar
  11. 34.
    In der Literatur wird unter dem Akronym EER-Modell eine Erweiterung des Entity-Relationship-Modells verstanden, wobei das Akronym teilweise für „Extended-Entity-Relationship-Modell` (vgl. Teorey et al. (1986), S. 200 ff.; Engels et al. (1992), S. 197; Gogolla (1994), S. 5 sowie Heuer/Saake (2000), S. 77 ff.) und teilweise für „Enhanced-Entity-Relationship-Modell` (vgl. Elmasri/Navathe (2000), S. 73 ff.) steht. Jedoch unterscheiden sich die Modelle im Wesentlichen lediglich durch die Notation.Google Scholar
  12. 36.
    Wenn zwischen der Untermenge und der Obermenge genau eine Beziehung besteht, so wird diese Beziehung als „Ist-Beziehung` oder „IS-A-Beziehung“ (,Js a relationship”) bezeichnet. Im konventionellen Entity-Relationship-Diagramm wird die Ist-Beziehung wie jede andere Beziehung abgebildet, wobei zusätzlich die Kante zwischen Beziehungstyp und Obermenge mit einem Pfeil in Richtung der Obermenge versehen wird. Vgl. Schlageter/Stucky (1983), S. 54 f.; Stickel (1992), S. 104 f.; Kandzia/Klein (1993), S. 31 f.; Elmasri/Navathe (2000), S. 75; Heuer/Saake (2000), S. 67 f. sowie Vossen (2000), S. 95 ff.Google Scholar
  13. 39.
    In der Literatur finden sich unterschiedliche Notationsformen des Typkonstruktors. Vgl. Heuer/Saake (2000), S. 79 ff. sowie Elmasri/Navathe (2000), S. 76 ff. lin Folgenden wird eine Notation in Anlehnung an Heuer/Saake (2000) verwendet. Eine Gegenüberstellung der Notationsformen findet sich bei Heuer/Saake (2000), S. 91.Google Scholar
  14. 41.
    Vgl. Heuer/Saake (2000), S. 75 ff. Dies ist notwendig, da objektwertige Attribute, die hier nicht näher erläutert werden, eingeführt werden. Diese können auch als Schlüssel dienen. In diesem Fall reicht jedoch eine Unterscheidung durch eine Unterstreichung nicht aus. Vgl. Heuer/Saake (2000), S. 88 f.Google Scholar
  15. 42.
    Die Spezialisierung wird auch als „Partitionierung“ bezeichnet. Vgl. Heuer/Saake (2000), S. 82 ff.Google Scholar
  16. 54.
    Die Erstellung des relationalen Datenmodells aus dem Entity-Relationship-Diagramm wird nicht näher erläutert. Vgl. hierzu u. a. Elmasri/Navathe (2000), S. 323 ff.; Heuer/Saake (2000), S. 193 ff.; Vossen (2000), S. 125 ff. sowie Batini et al. (1992), S. 309 ff.Google Scholar
  17. 61.
    Vgl. hierzu und zum Folgenden Hald/Nevermann (1995), S. 26 sowie Schwinn (1992), S. 20 ff.Google Scholar
  18. 62.
    Achilles (1997), S. 166 (mit einer vom Original abweichenden Formatierung und Bezeichnung der Relation).Google Scholar
  19. 64.
    Hald/Nevermann (1995), S. 27 (mit einer vom Original abweichenden Formatierung).Google Scholar
  20. 65.
    Vgl. Schlageter/Stucky (1983), S. 46; Kandzia/Klein (1993), S. 146 f. sowie Elmasri/Navathe (2000), S. 203.Google Scholar
  21. 72.
    Eine Erläuterung der Normalformen findet sich u. a. bei Codd (1972), S. 33 ff.; Date/Fagin (1992), S. 465 ff.; Schwinn (1992), S. 66 ff.; Hald/Nevermann (1995), S. 35 ff.; Elmasri/Navathe (2000), S. 485 ff.; Date (2000), S. 348 ff. sowie Vossen (2000), S. 193 ff.Google Scholar
  22. 73.
    Schlageter/Stucky (1983), S. 83 (mit einer vom Original abweichenden Formatierung und Bezeichnung der Attributwerte und Attributmengen).Google Scholar
  23. 75.
    Ausführliche Erläuterungen zu dem NF2-Datenmodell („nested relational model”) finden sich u. a. bei Pistor et al. (1983), S. 134 ff.; Schek/Scholl (1983), S. 115 ff.; Date (1992b), S. 82 ff. sowie Mucksch (1992), S. 89 ff.Google Scholar
  24. 77.
    Eine Datenbanksprache, die häufig auch Datenmanipulationssprache („data manipulation language”) genannt wird, stellt dem Benutzer Operationen zur Verfügung, die Änderungen an einer Datenbank erlauben. Die am weitesten verbreitete Datenbanksprache ist SQL („structured query language“). Vgl. Wedekind (1981), S. 222 sowie Zehnder (1998), S. 33.Google Scholar
  25. 86.
    Dies kann sowohl für ein Schlüsselattribut als auch für ein Nichtschlüsselattribut zutreffen. Für die hier durchgeführte Betrachtung reicht es aus, die Probleme bei den Nichtschlüsselattributen zu betrachten. Die mit dem Schlüsselattribut einhergehenden Probleme sind u. a. bei Date (1990c), S. 147 f.; Date (2000), S. 595 ff. und Meier (1998), S. 79 f. beschrieben.Google Scholar
  26. 87.
    In der Literatur wird häufig auch von,incomplete information“ (vgl. Lipski (1979), S. 262 sowie Granne (1991), S. 36), „marks” (vgl. Codd (1986), S. 58), „missing value“ (vgl. Biskup (1981), S. 299), „null” (vgl. O. V. (1975), S. 55; Date (2000), S. 595 sowie Maier (1983), S. 372), „null value“ (vgl. Codd (1979), S. 403; Date (1982), S. 147; Biskup (1981), S. 299; Thalheim (1991), S. 167 sowie Elmasri/Navathe (2000), S. 473), „Nullmarken” (vgl. Matthiessen/Unterstein (2000), S. 66); „Nullwerten“ (vgl. Vossen (2000), S. 117; Meier (1998), S. 78 sowie Nau/Wedekind (1989), S. 154) und „partial information” (vgl. Libkin (1998), S. 170) gesprochen. Die fehlenden Werte stellen jedoch lediglich einen Platzhalter dar und dürfen nicht mit dem numerischen Wert „0“ verwechselt werden, der einen bestimmten Sachverhalt ausdrückt. Daher wird im Folgenden, in Anlehnung an den Begriff „missing information” (vgl. Codd (1986), S. 56 sowie Date (2000), S. 584), von fehlenden Werten gesprochen.Google Scholar
  27. 88.
    Vgl. Date (1992c), S. 344 ff.; Kandzia/Klein (1993), S. 251 sowie Meier (1998), S. 79.Google Scholar
  28. 89.
    In der Literatur gibt es keine einheitliche Klassifikation fehlender Werte. Jedoch können die unterschiedlichen Klassifikationen auf diese drei Grundformen zurückgeführt werden. Vgl. O. V. (1975), S. 55 f.; Biskup (1981), S. 299 ff.; Codd (1986), S. 56 f.; Gottlob/Zicari (1988), S. 51 ff.; Date (1990b), S. 220 f.; Thalheim (1991), S. 167 f.; Kandzia/Klein (1993), S. 252; Date (1995a), S. 341 ff.; Libkin (1998), S. 172 ff.; Date (2000), S. 585; Matthiessen/Unterstein (2000), S. 67; Elmasri/Navathe (2000), S. 473 sowie Vossen (2000), S. 132.Google Scholar
  29. 90.
    Dieser Fall sollte nicht erst durch Nullwerte ausgedrückt werden, sondern schon beim Schemaentwurf berücksichtigt werden. Vgl. Wedekind (1988), S. 97.Google Scholar

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© Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden, und Deutscher Universitäts-Verlag GmbH, Wiesbaden 2001

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  • Steffen Stock

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